◎王康仕 曹家鳴

引言

創(chuàng)新既是中國高質量發(fā)展的第一動力，又是應對全球科技競爭加劇的首要舉措?！笆奈濉币?guī)劃和2035年遠景目標中“創(chuàng)新”被反復提及，“堅持創(chuàng)新驅動發(fā)展，全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢”更是被擺在未來五年一系列重點工作領域的首位。京津冀、長三角、珠三角、成渝地區(qū)作為區(qū)域發(fā)展重大戰(zhàn)略的核心主體，率先打好關鍵技術攻堅戰(zhàn)，形成科技創(chuàng)新的“新動力源”，提高經濟質量及效益，是繞不開的重大課題。

伴隨第四次工業(yè)革命的到來，以關鍵技術創(chuàng)新為主導的產業(yè)被列入國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)，并在頂層規(guī)劃（《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》）中明確將金融創(chuàng)新列為支撐發(fā)展的四大舉措之首?？v觀歷次科技創(chuàng)新浪潮對全球經濟的重塑，金融體系的發(fā)展變革均起到了關鍵支撐作用。第一次工業(yè)革命中英國經濟的崛起與英格蘭銀行的創(chuàng)立、公債發(fā)行，第二次工業(yè)革命中德國經濟的振興與聯(lián)合股份制商業(yè)銀行的設立，第三次工業(yè)革命中美國經濟霸主地位的鞏固與創(chuàng)業(yè)風險投資的持續(xù)創(chuàng)新、持續(xù)擴容，均密不可分（波斯坦和哈巴庫克，2002）。Hciks（1969）甚至提出“工業(yè)革命不得不等候金融革命”的論斷，即若無金融變革持續(xù)為工業(yè)革命注入資本燃料，工業(yè)革命中的創(chuàng)新則可能亦如農業(yè)時代諸多創(chuàng)新一樣沉寂下去。

鑒于當前京津冀、長三角、珠三角、成渝區(qū)域（以下稱為“新動力源”區(qū)域）的重大戰(zhàn)略定位與商業(yè)銀行跟進支持的重要性，下文重點考察了該區(qū)域創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展的必要性與可行性、現(xiàn)狀與問題，并據此提出商業(yè)銀行支持“新動力源”區(qū)域發(fā)展的建議。

打造“新動力源”區(qū)域的必要性與可行性

（一）打造“新動力源”區(qū)域的必要性

一方面，近年來京津冀、長三角、珠三角等區(qū)域經濟步入高質量發(fā)展的新常態(tài)，動力系統(tǒng)需及時作出配套調整。從GDP增速上看，1999～2019年我國GDP增長了10.94倍，京津冀地區(qū)增長了9.73倍、長三角地區(qū)增長了11.84倍、珠三角地區(qū)增長了12.33倍、成渝地區(qū)則增長了13.22倍，除京津冀地區(qū)外均超過全國GDP的增長倍數（10.94）；但近三年來，京津冀、長三角、珠三角地區(qū)GDP增速均低于全國水平，京津冀地區(qū)的增速下滑尤為嚴重（如圖1所示）。從全國GDP占比上看，京津冀地區(qū)從1999年的9.60%上升到2005年的11.15%后持續(xù)下滑，2019年占全國GDP的8.54%；長三角地區(qū)從1999年的22.13%上升到2005年的24.88%后，而后下滑至2019的23.94%；珠三角地區(qū)從1999年的7.78%上升到2006年的9.88%后，持續(xù)下滑至2019年的8.77%；僅成渝地區(qū)占比持續(xù)上升，從1999年的5.87%上升到2019年的7.09%（如圖2所示）。

數據來源：Wind 數據庫。

數據來源：Wind 數據庫。

表1：“新動力源”區(qū)域產業(yè)結構 單位：%

表2：“新動力源”區(qū)域各產業(yè)規(guī)模比重（基于營業(yè)收入維度） 單位：%

另一方面，第三產業(yè)比重過高為區(qū)域高質量發(fā)展帶來產業(yè)結構隱憂（尤其是京津冀區(qū)域），而通過創(chuàng)新重塑制造業(yè)競爭力是關鍵應對舉措之一。從產業(yè)結構看，2008年以來“新動力源”區(qū)域第二產業(yè)比重均持續(xù)下滑，京津冀區(qū)域更是跌破30%，與之相對應，第三產業(yè)比重均持續(xù)上升（如表1所示）。這一方面凸顯了產業(yè)結構升級態(tài)勢，但另一方面也須注意產業(yè)結構快速變化可能帶來的潛藏風險（如產業(yè)趨同、經濟脫實向虛、整體結構失衡等）。2008年金融危機以來，針對服務業(yè)過度發(fā)展、制造業(yè)相對萎縮、產業(yè)結構趨于“空心化”等問題，美國提出“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，以政策傾斜和資金便利支持新興制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。歐盟也通過綠色技術創(chuàng)新與新一代數字技術創(chuàng)新驅動新興制造業(yè)發(fā)展，從而振興歐洲經濟。

（二）打造“新動力源”區(qū)域的可行性

“新動力源”區(qū)域的研究機構與專利產出的數量多且全國占比高，其信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)等技術輻射性強的創(chuàng)新前沿產業(yè)發(fā)展較快，具備創(chuàng)新驅動發(fā)展的堅實基礎。從研究機構（主要為高校）數量看，全國2688所大學中，“新動力源”區(qū)域共有1075所（京津冀地區(qū)271所，長三角地區(qū)459所，珠三角地區(qū)154所，成渝地區(qū)191所），占比達40.00%；全國36所A類一流大學中，“新動力源”區(qū)域共有25所（京津冀地區(qū)12所，長三角地區(qū)8所，珠三角地區(qū)2所，成渝地區(qū)3所），占比達69.39%。從專利發(fā)明專利數量看，國家統(tǒng)計局數據顯示2019年全國發(fā)明專利授權共259.16萬件，其中，廣東、江蘇、浙江、北京、上海5地位居31省市發(fā)明專利授權數量排名前5，京津冀地區(qū)共獲專利授權24.73萬件，長三角地區(qū)獲得78.28萬件，廣東省獲得52.74萬件，成渝地區(qū)獲得12.59萬件，累計占比達64.96%。

從產業(yè)規(guī)模的全國比重看，“新動力源”區(qū)域除采礦業(yè)外的其余產業(yè)占比均高于50%，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)與科學研究和技術服務業(yè)的比重更是在70%左右。其中，京津冀地區(qū)的信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)的比重高于20%；長三角地區(qū)除采礦業(yè)、電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)、教育、衛(wèi)生和社會工作之外所有產業(yè)的比重都高于25%；珠三角地區(qū)則在信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)領域占比較高（如表2所示）。

“新動力源”區(qū)域以創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展的現(xiàn)狀與問題

（一）“新動力源”區(qū)域以創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展的現(xiàn)狀

“新動力源”區(qū)域在關鍵技術產業(yè)化與對其他產業(yè)輻射帶動兩方面均領跑全國。一方面，從關鍵技術產業(yè)化來看，目前“新動力源”區(qū)域已成為戰(zhàn)略性新興產業(yè)的核心集聚地?？傮w來看，關鍵技術創(chuàng)新相關產業(yè)被列入國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)，它們既代表著科技進步的方向，也代表著關鍵技術產業(yè)化的水平。鑒于目前尚未有戰(zhàn)略性新興產業(yè)規(guī)模的整體數據，文章以全部4000余家A股上市企業(yè)為樣本，擬合國家統(tǒng)計局的《戰(zhàn)略性新興產業(yè)分類（2018）》，從上市企業(yè)維度衡量戰(zhàn)略新興產業(yè)發(fā)展狀況（李曉華和劉峰，2013）。由此發(fā)現(xiàn)，截至2021年1月全國戰(zhàn)略性新興產業(yè)共有上市企業(yè)1509家，其中1149家位于京津冀、長三角、珠三角及成渝區(qū)域（京津冀地區(qū)230家，長三角地區(qū)567家，珠三角地區(qū)295家，成渝地區(qū)57家），占比達76.11%。從獨角獸企業(yè)數量看，依據恒大研究院《2020年中國獨角獸報告》與CB Insights數據統(tǒng)計，截至2019年底，中國地區(qū)共有廣義獨角獸企業(yè)162家，除武漢2家，青島、益陽、香港三地各1家外，其余157家均位于上述四大“新動力源”區(qū)域（京津冀地區(qū)67家，長三角地區(qū)65家，珠三角地區(qū)20家，成渝地區(qū)5家）。

表3：“新動力源”區(qū)域數字產業(yè)化規(guī)模及全國占比（基于營業(yè)收入維度）

具體到不同關鍵技術的產業(yè)化看，“新動力源”區(qū)域領先趨勢尤為明顯。例如，信息技術與生物技術是新一輪技術革命的關鍵，其產業(yè)化、規(guī)?；l(fā)展均率先在“新動力源”實現(xiàn)。首先，《中國數字經濟發(fā)展白皮書2020》指出，中國數字經濟規(guī)模已從2005年的2.6萬億元擴大到2019年的35.8萬億元，GDP比重由14.2%提升到36.2%，長三角、珠三角區(qū)域數字經濟規(guī)模與比重持續(xù)領跑全國。具體到數字技術產業(yè)化來看，依據以往研究及數據，將信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)與計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)的營業(yè)收入分別作為數字服務業(yè)與數字制造業(yè)加總為數字產業(yè)化的規(guī)模。結果如表3所示：2018年京津冀、長三角、珠三角及成渝區(qū)域數字產業(yè)化規(guī)模累計達13.85億元，累計占全國總規(guī)模的76.71%。其中，京津冀區(qū)域側重于發(fā)展數字服務業(yè)，珠三角、成渝區(qū)域側重于發(fā)展數字制造業(yè)，長三角地區(qū)則在數字制造業(yè)與服務業(yè)領域發(fā)展較好。

其次，生物技術被稱為21世紀最富活力、最具戰(zhàn)略性的技術，相關產業(yè)眾多，其中生物醫(yī)藥是生物技術最重要的應用方向。依據國家藥監(jiān)局“國產藥品1416條生物藥批文”，截至目前生物醫(yī)藥生產涉及企業(yè)接近300家。從區(qū)域分布來看，生物醫(yī)藥產業(yè)已形成以長三角、京津冀地區(qū)為核心，珠三角、成渝、東北等地區(qū)快速發(fā)展的產業(yè)空間集聚格局。

另一方面，從技術創(chuàng)新對實體產業(yè)的輻射帶動來看，關鍵技術創(chuàng)新對“新動力源”區(qū)域其他產業(yè)有顯著的輻射作用。以新一代信息技術為例，作為該輪工業(yè)革命的主導技術，新一代信息技術帶動數字產業(yè)化的同時，也會帶動其他產業(yè)數字化轉型，即產業(yè)數字化。首先，從產業(yè)數字化的輻射廣度看，《中國經濟普查年鑒2018》表明，全國所有工業(yè)企業(yè)在購銷存環(huán)節(jié)采用信息化管理的占45.4%，生產制造環(huán)節(jié)占比18.6%，物流配送占比10.9%，客戶營銷占比32.6%。基于工業(yè)企業(yè)經營環(huán)節(jié)的信息化水平來間接度量，以全國平均水平為基準，考察“新動力源”區(qū)域產業(yè)數字化相對水平發(fā)現(xiàn)，京津冀區(qū)域內省市在各環(huán)節(jié)的產業(yè)數字化水平均低于全國平均水平，而長三角、珠三角區(qū)域省市的產業(yè)數字化水平領跑全國，成渝區(qū)域各省市僅在生產制造環(huán)節(jié)信息化水平稍低于全國平均水平，其余環(huán)節(jié)均顯著高于全國平均水平（如圖3所示）。

數據來源：《中國經濟普查年鑒2018》（2020 年出版）。

數據來源：《中國數字經濟發(fā)展白皮書（2020 年》。

其次，從產業(yè)數字化的輻射深度看，《中國數字經濟發(fā)展白皮書（2020年）》表明，規(guī)模維度上，廣東、江蘇、浙江三省的產業(yè)數字化增加值均超過2萬億元，其中廣東省更是超過3萬億元，上海、北京、河北、四川四地也均超過1萬億；比例維度上，上海產業(yè)數字化占GDP比重全國最高，超過40%，浙江、北京兩地也超過30%，廣東、河北、重慶三地接近30%，均居全國前列（如圖4所示）。

綜上，在關鍵技術產業(yè)化與技術創(chuàng)新對實體產業(yè)輻射帶動兩個方面，長三角、珠三角區(qū)域既表現(xiàn)出關鍵技術產業(yè)化的規(guī)模優(yōu)勢，又充分體現(xiàn)出技術創(chuàng)新的輻射效應。京津冀區(qū)域雖在關鍵技術產業(yè)化及技術輻射深度方面具備優(yōu)勢，但從技術輻射廣度方面落后明顯，關鍵技術產業(yè)化的輻射帶動作用有待強化。成渝區(qū)域雖近年來在各方面發(fā)展較快，關鍵技術的輻射廣度較為領先，但關鍵技術產業(yè)化規(guī)模、輻射深度等方面仍落后上述區(qū)域。

（二）存在的相關問題

“新動力源”區(qū)域雖然創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展現(xiàn)狀較好，但在要素配置前、配置過程中、配置后環(huán)節(jié)分別存在集聚性、結構性、協(xié)同性等方面的問題。

首先，要素配置前的要素集聚性不足，致使“新動力源”區(qū)域高質量發(fā)展的基礎薄弱。人口、資金等要素的高效集聚，是創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展的重要基礎（張長征等，2012）。通過京津冀、長三角、珠三角、成渝各區(qū)域內各個城市的空間距離倒數構建空間矩陣，計算GDP、人口、信貸的空間自相關Moran指數發(fā)現(xiàn)：一方面，從經濟整體水平的集聚性考察看，目前“新動力源”區(qū)域整體經濟的集聚性均有待加強，尤其是京津冀和成渝區(qū)域?？疾旖Y果顯示，1999～2019年京津冀與成渝區(qū)域內各個城市GDP的Moran指數均為負值，且未通過顯著性檢驗（P值均大于0.1），說明區(qū)域內城市經濟表現(xiàn)為較大經濟體量城市與較小經濟體量城市相鄰的空間結構呈現(xiàn)非顯著的空間擴散態(tài)勢；而長三角與珠三角區(qū)域Moran指數均為正值，指數變化呈先升后降趨勢，且均在5%水平下顯著，說明區(qū)域內城市經濟表現(xiàn)較大經濟體量城市與較大經濟體量城市相鄰、較小經濟體量城市與較小經濟體量城市相鄰的空間結構呈現(xiàn)顯著的集聚特征，但近年來該態(tài)勢有所減緩（如表4所示）。

表4：“新動力源”區(qū)域經濟集聚狀況（基于Moran 指數）

另一方面，“新動力源”區(qū)域亟須扭轉要素離散化狀態(tài)（京津冀、成渝區(qū)域）或趨勢（長三角、珠三角地區(qū)），提升要素集聚性水平。基于人口與資金要素的集聚性考察發(fā)現(xiàn)，資金和人口要素的集聚性水平及變化趨勢與經濟集聚性高度相似。如表5所示，2008～2019年京津冀區(qū)域內城市常住人口的Moran指數均為負值，且在10%水平下顯著，說明區(qū)域內人口也表現(xiàn)為人口較多城市與人口較少城市相鄰的空間結構，呈現(xiàn)顯著的空間擴散態(tài)勢；長三角與珠三角區(qū)域Moran指數均為正值，呈先升后降趨勢，且均在5%水平下顯著，說明區(qū)域內城市人口表現(xiàn)較多人口城市與較多城市相鄰、較少人口城市與較少人口城市相鄰的空間結構呈現(xiàn)顯著的集聚特征，但近年來該態(tài)勢有所減緩；成渝區(qū)域人口在空間上呈現(xiàn)負相關，且未通過顯著性檢驗，說明區(qū)域內人口在空間上表現(xiàn)為較多人口城市與較少人口城市相鄰的空間結構，呈現(xiàn)非顯著的空間擴散態(tài)勢。

如表6所示，2008～2019年京津冀與成渝區(qū)域內城市信貸規(guī)模的Moran指數均為負值，且多數未通過顯著性檢驗，說明區(qū)域內資金要素在空間上表現(xiàn)為較多資金城市與較少資金城市相鄰的空間結構，呈現(xiàn)非顯著的空間擴散態(tài)勢；長三角與珠三角區(qū)域Moran指數均為正值，呈先升后降趨勢，且均在5%水平下顯著，說明區(qū)域內資金在空間上表現(xiàn)較多資金城市與較多資金城市相鄰、較少資金城市與較少資金城市相鄰的空間結構，呈現(xiàn)顯著的集群特征，但近年來該態(tài)勢有所減緩。

表5：“新動力源”區(qū)域人口集聚狀況（基于Moran 指數）

表6:“新動力源”區(qū)域資金集聚狀況(基于Moran 指數)

其次，要素配置過程中的結構性錯配，制約“新動力源”區(qū)域高質量發(fā)展速度。單單從資金要素視角看，目前“新動力源”區(qū)域信貸結構顯著存在兩方面的結構性錯配。一方面是信貸結構的生命周期錯配。Gort和Klepper（1982）運用模型推導將企業(yè)生命周期分為探索、成長、成熟三個階段。具體來看，戰(zhàn)略性新興產業(yè)內的探索期企業(yè)以不斷試錯的技術、產品創(chuàng)新為主；成長期企業(yè)進行技術、產品的異質性創(chuàng)新越來越難，經營重點更多為進行購買設備、建設廠房、優(yōu)化工藝流程等基礎設施建設，擴大生產規(guī)模；成熟期企業(yè)則往往更吝于進行技術、產品創(chuàng)新，而集聚發(fā)展態(tài)勢愈發(fā)明顯，直接獲取其他企業(yè)高價值技術創(chuàng)新的橫向兼并收購以及加強上下游產業(yè)鏈掌控力的縱向并購漸成主流。但目前一方面處于生命周期探索期、成長期的企業(yè)，由于可抵押實物資產少、專利價值難以衡量、信息不對稱問題嚴重等原因，難以獲得商業(yè)銀行的信貸資金支持。以上述1149家企業(yè)為例，其中成立時間短于10年的企業(yè)僅108家，且資產負債率較低，均值僅為30%，與之相對的成立時間長于20年的企業(yè)有456家，資產規(guī)模較大的同時，資產負債率接近40%。另一方面，成熟期企業(yè)兼并收購的專項融資渠道不暢、商業(yè)銀行支持模式較少。伴隨戰(zhàn)略性新興產業(yè)的興起，通過股權、技術轉讓或并購重組，減少重復投入，提高技術利用率，逐步解決行業(yè)集中度低問題的案例越來越多，產業(yè)并購事件數量、規(guī)模大大增加。此時，企業(yè)自有資金往往不足以支撐。但目前國內雖針對成熟期企業(yè)的常規(guī)融資渠道通暢，但商業(yè)銀行對并購轉讓項目的資金支持模式較少且要求較高，資金支持規(guī)模仍較小，從而限制了頭部企業(yè)的并購擴展發(fā)展速度。以生物醫(yī)藥產業(yè)為例，2019年該領域全球十大并購交易總額超過2000億美元，而同年國內醫(yī)藥業(yè)最大并購事件僅10億美元（招商銀行聯(lián)合浦發(fā)銀行牽頭）。

另一方面是信貸結構的債務期限錯配。戰(zhàn)略性新興產業(yè)的生命力在于投資長期創(chuàng)新研發(fā)項目，依據投資期限與融資期限相匹配的金融學基本原則，這需要長期信貸資金的持續(xù)支持。而在商業(yè)銀行貸款主導的金融體系中，長期貸款規(guī)模遠小于長期投資規(guī)模。創(chuàng)新研發(fā)項目往往又具備回報長期性、風險性以及信息不對稱性等特點，從而加劇了貸款償付期限與投資回報期限的錯配問題，合宜的創(chuàng)新項目往往因規(guī)避債務風險而被企業(yè)放棄（白云霞等，2016；王康仕等，2019）。與之相符的是，上述1149家企業(yè)中852家獲取了短期借款，僅483家獲取了長期借款，且其占借款總額比重的均值僅為33%，從而對企業(yè)創(chuàng)新帶來了債務期限錯配問題。上述1149家企業(yè)中多數未有或未披露R&D投入，僅343企業(yè)披露相關數據，R&D投入高于20億元的企業(yè)僅有12家，高于10億元的企業(yè)僅有69家。

信貸結構的生命周期錯配與債務期限錯配導致“新動力源”區(qū)域創(chuàng)新性企業(yè)深陷融資困境。劉志彪（2011）以江蘇為例考察發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行對戰(zhàn)略性新興行業(yè)貸款僅占其貸款總額的2.98%，與其在工業(yè)銷售收入占比23%的情況極不相配，產業(yè)內企業(yè)融資約束嚴重，對其創(chuàng)新發(fā)展形成顯著制約。

最后，要素配置后的協(xié)同性欠缺抑制了跨省市的合作創(chuàng)新及創(chuàng)新溢出效應。重大區(qū)域往往遵循以集聚性為開始的初級階段，逐步演化為區(qū)域協(xié)同的較高發(fā)展階段，即過渡到各城市間形成密切關系網絡、區(qū)域經濟整合互動的一體化空間形態(tài)（任遠，2021）。傅娟等（2020）基于投資大數據考察上述“新動力源”區(qū)域城市間的投資網絡，發(fā)現(xiàn)長三角與珠三角區(qū)域的城市間投資往來較為頻繁，協(xié)同性較高；京津冀與成渝區(qū)域城市間相互投資的活力不足，北京與成都地區(qū)的“一家獨大”問題較為突出，區(qū)域協(xié)同性有待提高。為更加全面地考察區(qū)域協(xié)同性，文章嘗試構建世界銀行衡量區(qū)域協(xié)同發(fā)展的3D指標。

世界銀行2009年發(fā)布的《世界經濟發(fā)展報告》，首次利用密度（Density）、距離（Distance）以及劃分（Division）三個維度刻畫經濟協(xié)同性（陳肖飛等，2015）。Jinhwan等（2011）進一步提出區(qū)域協(xié)同性分為密度提高的第一階段（1D）、密度提高與距離縮減的第二階段（2D）以及劃分整合的第三階段（3D）。鑒于區(qū)域協(xié)同性遠未到成熟的第三階段，文章僅從密度提高與距離縮減兩方面考慮。其中，經濟密度可采用單位面積GDP測算；經濟距離則通過人均GDP差異系數衡量。經計算，京津冀地區(qū)單位面積GDP為3916萬元/平方公里，長三角地區(qū)為6627萬元/平方公里，珠三角地區(qū)為15686萬元/平方公里，成渝地區(qū)為3796萬元/平方公里，較亞洲世界級城市群區(qū)域仍有較大差距（經公開數據計算，同期日本太平洋沿岸區(qū)域單位面積GDP為63195萬元/平方公里；韓國首都圈則為46078萬元/平方公里）。從人均GDP差異系數看，京津冀與成渝區(qū)域內城市的經濟距離較大，且仍在持續(xù)擴大，長三角區(qū)域內城市的經濟距離相對較小且有減小趨勢，珠三角區(qū)域經濟距離最小但近年來有擴大趨勢（見表7）。

表7：“新動力源”區(qū)域內城市的經濟距離（基于人均GDP 變異系數）

由此可見，京津冀與成渝區(qū)域在密度提高與距離縮減兩方面均成效較低，區(qū)域協(xié)同性較差；珠三角與長三角區(qū)域在密度提高與距離縮減方面較為領先，尤其是珠三角區(qū)域，但從變動趨勢看珠三角在距離縮減方面下滑趨勢較明顯，且與世界級城市群區(qū)域差距較大（經公開數據計算，2019年日本太平洋沿岸區(qū)域人均GDP差異系數僅為0.25）?！靶聞恿υ础眳^(qū)域的協(xié)同性欠缺將導致創(chuàng)新合作與溢出性均面臨局限性，不利于以創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展。

商業(yè)銀行支持“新動力源”區(qū)域發(fā)展的策略

（一）依據區(qū)域發(fā)展的不同階段，以精細化布局和差異化政策支持“新動力源”區(qū)域發(fā)展

鑒于京津冀、長三角、珠三角、成渝區(qū)域在戰(zhàn)略定位、經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構、要素集聚性、資金配置結構、區(qū)域協(xié)同性等方面均存在顯著差異，商業(yè)銀行應以精細化考量進行布局，對各區(qū)域設立差異化支持政策。例如，在京津冀區(qū)域圍繞“有序疏解北京非首都功能”的核心定位做文章，加大對基礎設施互聯(lián)互通、產業(yè)轉移等方面金融服務力度。針對長三角區(qū)域協(xié)同化水平不斷提高的趨勢與其一體化發(fā)展定位，著力打造業(yè)務跨區(qū)域聯(lián)動模式，更好服務于跨區(qū)域經營企業(yè)與項目。珠三角區(qū)域集聚性與協(xié)同性水平高，具備先行發(fā)展優(yōu)勢以及與港澳深度合作定位，須加快將珠三角區(qū)域打造為商業(yè)銀行業(yè)務轉型與產品創(chuàng)新的“試驗地”，并配套設立創(chuàng)新容錯糾錯機制。成渝區(qū)域相對處于“第二梯隊”但發(fā)展速度快，商業(yè)銀行應緊跟其經濟規(guī)模擴張速度，傾斜資源配置，并將京津冀、長三角、珠三角區(qū)域的成熟發(fā)展經驗迅速應用復制到該區(qū)域。

（二）拓寬資金供給渠道，加強資金要素在“新動力源”區(qū)域的集聚性

“新動力源”區(qū)域的高質量發(fā)展，對商業(yè)銀行資金供給渠道建設和集聚性水平提出了更高要求。對此，商業(yè)銀行應從以下三個方面加大支持力度：首先，針對戰(zhàn)略新興產業(yè)、新基建、三新經濟等領域重大工程、重點項目，制定專屬金融服務方案，適度提高授信額度，增強定價靈活性，加大信貸資源傾斜力度。其次，搭建科技創(chuàng)新金融支持平臺，促進科技成果快速轉化，并加強與外部創(chuàng)投機構、交易所的合作，構建跨地區(qū)、國際化、多元化的科技創(chuàng)新投融資體系，支持科創(chuàng)企業(yè)進行境內外融資。最后，跟進戰(zhàn)略性新興產業(yè)的集聚發(fā)展態(tài)勢以及全國性企業(yè)集團在特定區(qū)域的集中趨勢，在關鍵區(qū)域集聚更多的信貸資源、財務資源、人力資源。

（三）圍繞生命周期不同階段企業(yè)的資金需求，優(yōu)化資金配置期限結構，著力破解資金要素錯配的結構性難題

首先，聯(lián)合外部機構加快培育市場研究能力，圍繞企業(yè)在生命周期不同階段的金融需求，推出定制化創(chuàng)新產品，做優(yōu)投貸聯(lián)動、債券承銷、資產證券化、融資租賃、并購融資等服務，扶持探索期、成長期企業(yè)發(fā)展，助力成熟期企業(yè)做優(yōu)做大。其次，以長期融資渠道建設為重點，適當增加長期融資渠道，擴大長期融資規(guī)模，以長期穩(wěn)定的資金供給滿足“新動力源”區(qū)域內企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的資金需求，加速創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展進程。

（四）推進跨區(qū)域業(yè)務的便利化、一體化，破除資金要素跨區(qū)域流動阻礙，加強金融協(xié)同性建設

首先，探索在主要區(qū)域設立總行級機構或指定機構統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)同發(fā)展工作，賦予相應總行級管理權限。其次，加快系統(tǒng)建設及整合，打通區(qū)域分支機構系統(tǒng)、數據藩籬，引入生態(tài)環(huán)保、市場監(jiān)管、安全生產等外部數據，推動區(qū)域分支機構信息共享。再次，從產品設計、業(yè)務授權、流程優(yōu)化、品牌建設等方面推動區(qū)域一體化，為客戶提供同城化金融服務。例如，研發(fā)創(chuàng)新區(qū)域專享理財、專屬信用卡、人才貸款等特色產品，推出跨地區(qū)業(yè)務收費優(yōu)惠或減免，完善區(qū)域內聯(lián)合授信、異地抵押擔保等機制；優(yōu)化異地業(yè)務辦理流程，探索在手機銀行等線上渠道開辟區(qū)域業(yè)務辦理專區(qū)，推動區(qū)域內客戶權益、優(yōu)惠活動統(tǒng)一。最后，建立區(qū)域機構風險聯(lián)合監(jiān)控和處置機制，提升區(qū)域全面風險管理水平。